Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, as empresas têm uma demanda crescente por plataformas operacionais de aprendizado de máquina (MLOps). Muitas empresas procuram soluções eficientes e econômicas para construir, testar e implantar modelos de aprendizado de máquina. A empresa sul-coreana de IA VESSL AI adotou uma abordagem diferente, concentrando-se na otimização dos custos de GPU e no fornecimento às empresas de uma plataforma MLOps mais econômica, e obteve um sucesso significativo. O editor de Downcodes explicará detalhadamente o VESSL AI e seu posicionamento único no mercado de IA.
À medida que a inteligência artificial se torna cada vez mais integrada nos fluxos de trabalho e produtos empresariais, a procura por plataformas de operações de aprendizagem automática (MLOps) também aumenta. Essas plataformas ajudam as empresas a criar, testar e implantar modelos de aprendizado de máquina com mais facilidade. No entanto, embora existam muitos concorrentes no mercado, como startups como InfuseAIComet, bem como grandes empresas como Google Cloud, Azure e AWS, a VESSL AI da Coreia do Sul espera encontrar seu próprio espaço de desenvolvimento, concentrando-se na otimização de GPU custos.
Nota sobre a fonte da imagem: A imagem é gerada por IA e é autorizada pelo provedor de serviços Midjourney
Recentemente, a VESSL AI concluiu com sucesso uma rodada de financiamento Série A de US$ 12 milhões, com o objetivo de acelerar o desenvolvimento de sua infraestrutura e atender principalmente empresas que desejam desenvolver grandes modelos de linguagem (LLMs) personalizados e agentes verticais de IA. A empresa tem atualmente 50 clientes corporativos, incluindo empresas conhecidas como Hyundai Motor, LIG Nex1 (fabricante sul-coreano de aviação e armas) e TMAP Mobility (uma joint venture entre Uber e SK Telecom). Além disso, a VESSL AI também estabeleceu cooperação estratégica com empresas nos Estados Unidos, como Oracle e Google Cloud.
A equipe fundadora da VESSL AI consiste em Jaeman Kuss An (CEO), Jihwan Jay Chun (Diretor de Tecnologia), Intae Ryoo (Diretor de Produto) e Yongseon Sean Lee (Líder Técnico). Antes de fundar a empresa, eles trabalharam no Google, em empresas famosas do PUBG e em algumas startups de IA. Quando o fundador An desenvolveu modelos de aprendizado de máquina em sua empresa de tecnologia médica anterior, ele achou o processo complicado e consumia recursos, então eles decidiram aproveitar a infraestrutura híbrida para aumentar a eficiência e reduzir custos.
A plataforma MLOps da VESSL AI adota uma estratégia multinuvem para ajudar as empresas a reduzir despesas com GPU em até 80% usando GPUs de diferentes provedores de serviços em nuvem. Esta abordagem não só resolve o problema da escassez de GPU, mas também otimiza o treinamento, implantação e operação de modelos de IA, especialmente o gerenciamento de grandes modelos de linguagem. Mencionou que o sistema pode selecionar automaticamente os recursos mais econômicos e eficientes para economizar o dinheiro dos clientes.
Os produtos da VESSL têm quatro funções principais, incluindo: VESSL Run (treinamento automatizado de modelo de IA), VESSL Serve (suportando implantação em tempo real), VESSL Pipelines (integrando treinamento de modelo e pré-processamento de dados para simplificar o fluxo de trabalho) e VESSL Cluster (otimizando clusters) GPU utilização de recursos no ambiente). Após esta rodada de financiamento, o financiamento total da VESSL AI atingiu US$ 16,8 milhões, e a empresa tem 35 funcionários na Coreia do Sul e em San Mateo, nos Estados Unidos.
Destaque:
A VESSL AI concluiu US$ 12 milhões em financiamento da Série A e está comprometida em otimizar os custos empresariais de GPU.
?Atualmente possui 50 clientes corporativos, incluindo empresas conhecidas como Hyundai Motor e LIG Nex1.
A plataforma reduz os custos de GPU em até 80% por meio de uma estratégia multinuvem e fornece múltiplas funções principais.
Resumindo, a VESSL AI fornece às empresas uma plataforma MLOps eficiente e econômica por meio de sua estratégia exclusiva de otimização de custos de GPU e conquistou um nicho no mercado. Seu financiamento bem-sucedido e muitos clientes importantes também comprovam o valor e o potencial de mercado de sua tecnologia. No futuro, o desenvolvimento da VESSL AI merece atenção contínua.